Qualitätssicherung in Fertigungsanlagen durch intelligente Datenintegration und Einsatz von Maschinellen Lernmethoden mit Aufbau von Expertenwissen – QuinDa-ML

Herausforderung und Zielstellung

Im Vorhaben QuinDa-ML (Qualitätssicherung in Fertigungsanlagen durch intelligente Datenintegration und Einsatz von Maschinellen Lernmethoden mit Aufbau von Expertenwissen) geht es um die Entwicklung eines Baukastensystems von softwarebasierten Tools, das Methoden des Maschinellen Lernens (ML) zur intelligenten Datenintegration und Datenauswertung einsetzt.

Lösung und Umsetzung

Am Beispiel der automatisierten Produktion von Autotürscharnieren mit Rastvorrichtung und anschließender Rastmomentprüfung wird bei QuinDa-ML erarbeitet und getestet, auf welche Weise die beteiligten Komponenten Produktionsanlage und Anlagensteuerung, Smart Devices und ML effektiv und effizient kooperieren. Um schließlich das Ziel der Qualitätssicherung dieses hochpräzisen, sicherheitsrelevanten Bauteils erreichen zu können, liegt im Projekt ein besonderes Augenmerk auf der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT). Die gezielte Verteilung der Komplexität von Prozessdaten und Verfahren zur Qualitätsprognose auf integrierte Smart Devices und übergeordnete Systeme stellt eine informationstechnische Neuheit dar.